摘 要 高效且精準(zhǔn)地識(shí)別補(bǔ)充耕地舉證照片的真?zhèn)?，是?shí)現(xiàn)耕地保護(hù)的重要內(nèi)容，也是開(kāi)展耕地占補(bǔ)平衡工作的重要技術(shù)環(huán)節(jié)。結(jié)合安徽省補(bǔ)充耕地項(xiàng)目“大起底”專項(xiàng)核查整治工作，提出數(shù)據(jù)采集、造假識(shí)別、整改實(shí)施“三位一體”的補(bǔ)充耕地舉證照片真?zhèn)巫R(shí)別技術(shù)方法體系，實(shí)現(xiàn)補(bǔ)充耕地舉證照片從輸入到輸出的一體化綜合管理，為全國(guó)耕地照片信息的科學(xué)核查提供了切實(shí)可行的安徽方案。

關(guān)鍵詞 補(bǔ)充耕地；照片真?zhèn)巫R(shí)別；非農(nóng)化；非糧化；安徽省

中圖分類號(hào)：F323.211 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：C DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2024.07.055

耕地保護(hù)是確保糧食安全、維護(hù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的重要措施，也是我國(guó)必須長(zhǎng)期堅(jiān)持的一項(xiàng)基本國(guó)策[1]。隨著城鎮(zhèn)化的推進(jìn)，耕地資源在數(shù)量、質(zhì)量、生態(tài)功能等方面面臨著多重壓力。為了緩解城鎮(zhèn)建設(shè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與有限耕地之間的矛盾，我國(guó)提出了耕地占補(bǔ)平衡政策，將城鎮(zhèn)建設(shè)用地與農(nóng)村建設(shè)用地掛鉤，以期實(shí)現(xiàn)耕地面積的基本穩(wěn)定[2]。安徽省作為農(nóng)業(yè)大省，耕地保護(hù)一直是其重要任務(wù)。在耕地占補(bǔ)平衡工作實(shí)施過(guò)程中，安徽省相關(guān)工作人員發(fā)現(xiàn)補(bǔ)充耕地舉證照片存在造假現(xiàn)象，這種現(xiàn)象嚴(yán)重阻礙了耕地保護(hù)的有效切實(shí)推進(jìn)。在此背景下，本文構(gòu)建了補(bǔ)充耕地舉證照片真?zhèn)巫R(shí)別技術(shù)方法體系，為安徽省補(bǔ)充耕地項(xiàng)目“大起底”專項(xiàng)核查整治工作提供技術(shù)支持，進(jìn)一步為全國(guó)其他省（自治區(qū)、直轄市）的耕地保護(hù)工作提供寶貴經(jīng)驗(yàn)。

1 "存在的問(wèn)題

1.1 "地方政府及相關(guān)部門把關(guān)不嚴(yán)

2009年，我國(guó)開(kāi)始實(shí)行占用耕地補(bǔ)償制度，要求非農(nóng)建設(shè)經(jīng)批準(zhǔn)占用耕地要按照“占多少，補(bǔ)多少”的原則，補(bǔ)充數(shù)量和質(zhì)量相當(dāng)?shù)母豙3]。面對(duì)嚴(yán)格的政策，部分相關(guān)部門把關(guān)不嚴(yán)，提供虛假耕地舉證照片，增加了獲取補(bǔ)充耕地真實(shí)信息的難度，使得被占用耕地難以得到有效補(bǔ)充。

1.2 "補(bǔ)充耕地舉證人工核查難度大

現(xiàn)有的補(bǔ)充耕地舉證照片真?zhèn)巫R(shí)別主要還是依靠管理部門人員的目視判讀，人工鑒別造假耕地照片。這種識(shí)別方式不僅非常耗費(fèi)人力、物力，而且極其依賴鑒別者的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，具有不確定性。同時(shí)，僅憑簡(jiǎn)單的目視判讀無(wú)法分辨出雷同照片等多種造假照片。人工理解的耕地舉證照片信息有限，難以對(duì)耕地照片實(shí)現(xiàn)高精度真?zhèn)巫R(shí)別。

2 "補(bǔ)充耕地舉證照片真?zhèn)巫R(shí)別

安徽省國(guó)土空間規(guī)劃研究院在開(kāi)展全省補(bǔ)充耕地項(xiàng)目“大起底”專項(xiàng)核查整治工作中，提出數(shù)據(jù)采集、造假識(shí)別、整改實(shí)施“三位一體”的補(bǔ)充耕地舉證照片真?zhèn)巫R(shí)別技術(shù)方法體系。該方法體系框架如圖1所示。秉持“數(shù)據(jù)聯(lián)通、智能識(shí)別、整改優(yōu)化”的準(zhǔn)則，自主研發(fā)造假照片識(shí)別算法，完善方法體系，打通補(bǔ)充耕地的數(shù)據(jù)壁壘，使數(shù)據(jù)從輸入到結(jié)果輸出暢通無(wú)阻，建立健全嚴(yán)保嚴(yán)管、動(dòng)態(tài)監(jiān)管、責(zé)任追究的耕地占補(bǔ)平衡監(jiān)督機(jī)制，助力安徽省補(bǔ)充耕地項(xiàng)目“大起底”專項(xiàng)核查整治工作順利開(kāi)展[4]。

2.1 "數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)是構(gòu)建照片真?zhèn)巫R(shí)別內(nèi)核算法的前提，直接影響輸出的精度與效度。該方法體系的數(shù)據(jù)采集主要包含人工標(biāo)簽數(shù)據(jù)集采集和地方上傳數(shù)據(jù)集采集兩部分。

2.1.1 "人工標(biāo)簽數(shù)據(jù)集采集

為能夠自動(dòng)識(shí)別耕地舉證照片的真?zhèn)?，需要建立帶有人工?biāo)簽的照片庫(kù)，以供深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練。由于照片造假手段多樣，需要首先調(diào)研并區(qū)分可能的造假照片類型。通過(guò)分析已被人工識(shí)別出來(lái)的造假照片特征，發(fā)現(xiàn)造假照片可以歸納為翻拍照片、異常背景照片、雷同照片3類。其中，雷同照片指的是同一地塊不同站立點(diǎn)或方位角的相似照片，或者不同地塊的相似照片。異常背景照片指的是同一地塊同一天的不同天氣背景與色系的照片。雷同照片與異常背景照片可以直接通過(guò)照片快速索引與比對(duì)識(shí)別出來(lái)，并不需要構(gòu)建樣本庫(kù)。因此，只需要針對(duì)翻拍照片建立人工標(biāo)簽數(shù)據(jù)集。翻拍照片指的是將歷史照片打印在紙張上，然后通過(guò)對(duì)打印結(jié)果進(jìn)行翻拍所形成的照片。通過(guò)線下實(shí)地采集耕地照片，將照片用銅版紙、不同質(zhì)地及不同規(guī)格的激光紙打印出來(lái)。通過(guò)對(duì)打印照片進(jìn)行翻拍，主動(dòng)模擬具有反光、白邊、黑影、水印的翻拍照片，形成翻拍照片數(shù)據(jù)集。

2.1.2 "地方上傳數(shù)據(jù)集采集

地方上傳數(shù)據(jù)集是進(jìn)行最終真?zhèn)巫R(shí)別的目標(biāo)數(shù)據(jù)集。現(xiàn)有的全國(guó)耕地占補(bǔ)平衡動(dòng)態(tài)監(jiān)管系統(tǒng)存在下載速度緩慢、數(shù)據(jù)索引缺乏等一系列問(wèn)題，主要還是依賴人工登錄系統(tǒng)并手動(dòng)點(diǎn)擊下載，工作效率低下，難以為后續(xù)工作提供有效的數(shù)據(jù)支撐。因此，該方法體系構(gòu)建了一套針對(duì)耕地資源庫(kù)海量照片數(shù)據(jù)的快速下載與存儲(chǔ)方法。通過(guò)解析系統(tǒng)頁(yè)面，模擬照片下載行為，統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理與歸檔，建立地方上傳數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的真?zhèn)巫R(shí)別工作提供數(shù)據(jù)支持。

2.2 "造假識(shí)別

該方法體系的造假識(shí)別主要包含翻拍照片識(shí)別、雷同照片識(shí)別、異常背景照片識(shí)別及其他涉嫌造假情況識(shí)別。

2.2.1 "翻拍照片識(shí)別

基于已經(jīng)構(gòu)建的人工標(biāo)簽數(shù)據(jù)集，應(yīng)用Transformer與長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)耦合的深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型，進(jìn)行模型訓(xùn)練與交叉驗(yàn)證。該模型可通過(guò)深入挖掘照片的各類地物的紋理、顏色、形狀等特征，建立各類特征與照片識(shí)別結(jié)果之間的“黑盒”關(guān)系。通過(guò)將模型對(duì)翻拍照片的識(shí)別結(jié)果優(yōu)劣作為反饋信息對(duì)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化，不斷產(chǎn)生模型梯度，調(diào)整模型參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提升模型的特征提取、分類能力，優(yōu)化模型的健壯性。

2.2.2 "雷同照片識(shí)別

面向地方上傳數(shù)據(jù)集，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征描述，結(jié)合注意力機(jī)制，提取照片的多維特征向量。這些特征向量包含照片的關(guān)鍵信息，如作物類型、地形坡度、顯著地物等。在索引時(shí)，構(gòu)建K維（K-Dimensional，KD）樹(shù)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用最近鄰搜索算法，以實(shí)現(xiàn)高效的近鄰搜索。通過(guò)度量不同特征向量間的距離，即相似度，來(lái)判斷是否為雷同照片。對(duì)于同一地塊不同站立點(diǎn)（方位角）的雷同照片識(shí)別，重點(diǎn)提取地塊形狀特征，以區(qū)分不同站立點(diǎn)。而對(duì)于同一項(xiàng)目中不同地塊的雷同照片識(shí)別，則重點(diǎn)提取農(nóng)田結(jié)構(gòu)與作物特征，以區(qū)分不同的地塊。

2.2.3 "異常背景照片識(shí)別

開(kāi)發(fā)地物圖像時(shí)空特征對(duì)比算法，重點(diǎn)對(duì)天氣異常、作物種類異常、作物生長(zhǎng)周期異常這3種造假類型進(jìn)行識(shí)別。提取數(shù)據(jù)集中照片的地物時(shí)空特征，包括地塊形狀、土地利用類型、農(nóng)作物種類、生長(zhǎng)周期與天氣等方面的信息。索引并比較特定時(shí)空下真實(shí)照片與目標(biāo)照片的地物特征差異，可以有效識(shí)別異常背景照片，確定造假類型。

2.2.4 "其他涉嫌造假情況識(shí)別

除上述3類造假情形外，系統(tǒng)還設(shè)計(jì)一套算法用于識(shí)別其他潛在造假情況。分別提取真實(shí)耕地照片與已知造假照片的完整特征信息，設(shè)計(jì)特征差異感知算法，該算法將對(duì)目標(biāo)照片與真實(shí)照片的圖像特征差異進(jìn)行量化分析，以判別目標(biāo)照片是否存在造假行為。

2.3 "整改實(shí)施

在數(shù)據(jù)采集和真?zhèn)巫R(shí)別技術(shù)的支持下，推進(jìn)“嚴(yán)保嚴(yán)管、節(jié)約優(yōu)先、統(tǒng)籌協(xié)調(diào)、改革創(chuàng)新”的補(bǔ)充耕地核查整改工作。整改實(shí)施內(nèi)容主要包含造假耕地舉證照片可視化、造假問(wèn)題整改、實(shí)施成效分析。

2.3.1 "造假耕地舉證照片可視化

在微觀層面，針對(duì)每一張?jiān)旒僬掌紩?huì)輸出相應(yīng)的造假結(jié)果報(bào)告。該報(bào)告包含照片造假情況的詳細(xì)信息，如翻拍概率、相似度、背景異常度。此外，該報(bào)告囊括了照片的所屬項(xiàng)目、地塊、時(shí)間及上傳人等詳細(xì)屬性信息。在宏觀層面，通過(guò)統(tǒng)計(jì)造假照片在不同時(shí)間段的空間分布狀況，實(shí)時(shí)刻畫(huà)時(shí)空動(dòng)態(tài)變化及空間分布密集區(qū)域，形成補(bǔ)充耕地造假照片“一張圖”，及時(shí)掌握安徽省各地造假耕地照片數(shù)量變化情況。

2.3.2 "造假問(wèn)題整改

根據(jù)造假耕地舉證照片報(bào)告，將造假問(wèn)題下發(fā)至負(fù)責(zé)的地方部門。為相關(guān)部門提供相應(yīng)的整改反饋窗口，要求其確保填報(bào)數(shù)據(jù)和材料真實(shí)、準(zhǔn)確、完整、規(guī)范，并詳細(xì)描述針對(duì)造假問(wèn)題的整改舉措與結(jié)果。

2.3.3 "實(shí)施成效分析

該方法體系在實(shí)際運(yùn)用中取得了顯著的成效，實(shí)現(xiàn)了照片下載速度與識(shí)別精度的提升。與前文提及的人工下載方式相比，該方法體系照片下載速度提升了150倍，使海量數(shù)據(jù)的處理與分析成為可能。該方法體系通過(guò)克服人工目視判別的不足，精確捕捉并綜合分析照片紋理、色彩、曝光度等信息，識(shí)別出多種照片造假類型，如雷同照片、異常背景照片等。與傳統(tǒng)的人工判讀方式相比，該方法體系識(shí)別精度大大提升，整體識(shí)別精度高達(dá)97%。這一高精度的識(shí)別結(jié)果表明該方法體系在補(bǔ)充耕地照片真?zhèn)巫R(shí)別方面具有卓越的性能。

3 "思考與建議

3.1 "多級(jí)核查全暢通

安徽省補(bǔ)充耕地項(xiàng)目“大起底”專項(xiàng)核查整改工作包括縣級(jí)自查、市級(jí)復(fù)查、省級(jí)核查3級(jí)，業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)繁多，信息交流滯后。該方法體系助力有關(guān)部門建立多跨協(xié)同的組織網(wǎng)，推進(jìn)多級(jí)聯(lián)動(dòng)、多部門聯(lián)動(dòng)。這種經(jīng)驗(yàn)不僅可以在安徽省取得成效，而且可以為其他省份提供有力的借鑒和參考，促進(jìn)全國(guó)范圍內(nèi)現(xiàn)代化國(guó)土空間治理的智能化推進(jìn)，在全國(guó)范圍內(nèi)產(chǎn)生良好的示范效應(yīng)，為實(shí)現(xiàn)國(guó)土空間規(guī)劃和土地治理的高效率、高質(zhì)量提供可行的路徑。

3.2 "核查數(shù)據(jù)全鏈接

核查工作中相關(guān)數(shù)據(jù)類目繁多，難以從全維度、各方面了解核查工作的問(wèn)題或成效。該方法體系可積極推進(jìn)有關(guān)部門間的大數(shù)據(jù)交流與協(xié)同，以整合利用各類數(shù)據(jù)，并通過(guò)不同維度去了解工作情況。借此研究開(kāi)發(fā)耕地資源動(dòng)態(tài)監(jiān)管平臺(tái)，從不同數(shù)據(jù)間的交叉驗(yàn)證比對(duì)，確保核查數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。這種綜合利用各類數(shù)據(jù)的方法將為整治工作提供更全面的視角，為實(shí)現(xiàn)高效的現(xiàn)代國(guó)土空間土地治理和高水平的補(bǔ)充耕地核查提供智力支撐。

3.3 "核查成果全覆蓋

根據(jù)法律法規(guī)，對(duì)補(bǔ)充耕地項(xiàng)目“大起底”專項(xiàng)核查整治工作的完成情況進(jìn)行通報(bào)，若確認(rèn)存在虛增耕地，一經(jīng)發(fā)現(xiàn)，嚴(yán)肅處理，以儆效尤。對(duì)于問(wèn)題較多、整改進(jìn)展緩慢的市縣進(jìn)行約談，并對(duì)整改不到位的市縣凍結(jié)補(bǔ)充耕地指標(biāo)庫(kù)，直至完成整改達(dá)標(biāo)。各級(jí)自然資源主管部門要以“大起底”專項(xiàng)核查為契機(jī)，嚴(yán)要求、強(qiáng)措施，全面提升補(bǔ)充耕地項(xiàng)目管理水平，將核查成果帶來(lái)的效益最大化[5]。

參考文獻(xiàn)：

[1] " 林依標(biāo).耕地占補(bǔ)平衡相關(guān)問(wèn)題思考及建議[J].中國(guó)土地，2020（4）：18-19.

[2] " 李超，程鋒，鄖文聚.耕地生態(tài)建設(shè)與保護(hù)問(wèn)題探討[J].中國(guó)土地，2022（3）：30-32.

[3] " 吳宇哲，錢恬楠，郭珍.休養(yǎng)生息制度背景下耕地保護(hù)生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制研究[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2020，53（3）：27-31.

[4] " 湯懷志，鄖文聚.“長(zhǎng)牙齒”的耕地保護(hù)措施需全領(lǐng)域科技創(chuàng)新支撐[J].科技傳播，2022，14（8）：13-14.

[5] " 王琦.嚴(yán)管耕地“進(jìn)出平衡”開(kāi)啟守護(hù)耕地新方向[J].資源與人居環(huán)境，2022（10）：59-61.

（責(zé)任編輯：敬廷桃 "張春雨）